Ultralytics YOLOを使用して、Kiwitronは最大30メートル先の危険を検出するリアルタイムシステムKiwiEyeを開発し、安全性と効率を高めました。
産業現場は、フォークリフトと作業員が近接して作業することが多い忙しい環境であり、安全上の懸念につながる可能性があります。超広帯域無線やLiDARなどのソリューションは非効率であったり、作業を妨げたりしたため、Kiwitronはより優れた解決策を探すことになりました。
この課題に対応するため、Kiwitronは産業安全向けに設計されたAI搭載ソリューションKiwiEyeを開発しました。Ultralytics YOLOモデルを統合したこのシステムは、危険を迅速に検出し、オペレーターがリアルタイムで対応できるよう支援します。また、ヒートマップやヒヤリハットレポートなどのインサイトも提供し、安全管理者がリスクを特定して安全対策を効果的に改善できるようにします。
図1. KiwiEyeをご紹介します。
Vision AIで産業業務の安全性を向上#
産業技術を専門とするイタリア企業Kiwitronは、物流、農業、製造業、重機などの業界における安全性と効率の向上に取り組んでいます。革新的なソリューションで知られる同社は、産業現場の安全により効果的なアプローチが必要だと認識しました。従来のシステムでは不十分だったため、KiwitronはAI駆動型テクノロジーを活用して、よりスマートで信頼性の高い安全ソリューションを開発しました。
工場の床面における危険の正確な検出の必要性#
重機と作業員が共存する産業現場では、より厳格な安全対策が求められます。事故を防ぎ、業務を円滑に維持するには、危険を効率的かつ即座に追跡する必要があります。
超広帯域無線システムなどの従来の安全対策は、作業員がタグを装着する方式に依存していましたが、必要なデバイスを全員が常に使用するとは限らず、実用的でない場合がありました。LiDARセンサーは物体を検出できるものの、特定の危険を区別する精度が不足することが多く、不必要な減速につながっていました。
こうした課題は、安全上の抜け穴やワークフローを妨げる非効率性を生みます。Kiwitronは、歩行者、車両、標識を区別しながらリアルタイムで検出し、オペレーターに明確で実行可能なアラートを届ける、より高度なソリューションの必要性を認識しました。また、理想的なソリューションには、厳格なハードウェア要件への適合、迅速なデータ処理、さまざまな産業環境への適応、生産性を損なわない運用効率の維持も求められました。
KiwiEye：KiwitronのAI搭載安全ソリューション#
こうした課題を解決するため、KiwitronはUltralytics YOLOモデルと最先端の物体検出技術を安全システムKiwiEyeに統合しました。YOLOを搭載したKiwiEyeは、産業環境におけるリアルタイムの危険検出に必要な速度と精度を実現します。
KiwiEyeはUltralytics YOLOモデルを搭載した高性能カメラを使用し、歩行者、車両、標識などの重要な要素をリアルタイムで識別します。Coralアクセラレーターにより、システムは画像を迅速かつ最小限の遅延で処理し、オペレーターが潜在的な危険に即座に対応できるようにします。従来のセンサーとは異なり、KiwiEyeは状況を考慮した検出を行い、異なる物体を識別して、危険の種類に応じた警告を提供します。
KiwiEyeは柔軟な設計により、広々とした倉庫から限られた作業区域まで、さまざまな産業環境でシームレスに動作します。軽量な構造は既存のハードウェアにスムーズに統合でき、高速なパフォーマンスも維持します。精度、速度、適応性を組み合わせることで、KiwiEyeは業務効率を保ちながら安全性を高め、産業現場の危険検出に革新的なソリューションを提供します。
Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由#
Kiwitronは、MobileNetやSSDなどのさまざまなモデルをテストした後、Ultralytics YOLOを選びました。YOLOは、速度、精度、Coralアクセラレーターのような軽量ハードウェアとの互換性を兼ね備え、他に類を見ない点で際立っており、リアルタイムアプリケーションに最適でした。
KiwitronのCTOは次のように説明しています。「開発を始めた当時、YOLOは物体検出市場で最高のモデルでした。安全性と効率という二つの目標を達成できました。」また、YOLOの適応性により、Kiwitronは産業環境特有のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズできました。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30メートル先の危険を検出#
KiwiEyeにUltralytics YOLOモデルを統合したことで、産業現場の安全性と効率が大幅に向上しました。このシステムは、最大30メートル離れた場所でも、歩行者、車両、標識などの危険要因を正確にリアルタイムで検出します。KiwitronのCTOは次のように述べています。「事故を防ぐために、KiwiEyeの応答性を確保するFPSしきい値を設定しています。YOLOなら、必要な速度を維持しながら最大30メートル先のオブジェクトを検出できます。」
KiwiEyeシステムはUltralytics YOLOモデルと組み合わせることで、すでに事故やヒヤリハットの防止に目に見える成果を上げています。救われた命の正確な数を定量化するのは困難ですが、KiwitronのCEOは次のように語っています。「ヒヤリハットの減少を報告するお客様から、定期的にフィードバックをいただいています。あるお客様からは、重大な事故を防げたことに感謝されたこともあります。」
このシステムはヒートマップやヒヤリハットレポートを通じて安全管理者に有用なデータも提供し、高リスク区域の特定と安全手順の調整に役立ちます。KiwitronのCEOはさらに次のように述べています。「これは単なる事故防止にとどまりません。収集したデータに基づいてお客様が安全対策を改善できるため、最終的にはより安全な環境の実現につながります。」
性能目標の達成にとどまらず、Ultralytics YOLOはKiwitronの迅速なイノベーションも可能にしました。KiwitronのCTOは次のように強調しています。「Ultralytics YOLOを使用したことで、安定性と高性能を備えたソリューションを迅速に開発でき、将来の改良に向けた基盤も築けました。」
KiwitronによるVision AIとYOLOの今後の展開#
KiwitronによるUltralytics YOLOモデルの活用は、コンピュータービジョンが安全への考え方を変え、問題への事後対応から、スマートでデータに基づいたソリューションによる予防へと移行させていることを示しています。ビジョンAIの進歩により、個人用保護具（PPE）の着用状況の監視や追加の危険要因の検知など、新たな可能性が広がり、職場の安全性と効率性が高まります。
Ultralytics YOLOの柔軟性とパフォーマンスにより、Kiwitronは自信を持ってイノベーションを進め、変化し続ける産業安全の要件にソリューションを対応させています。
KiwitronのCTOは次のように述べています。「車輪の概念と同じです。つまり、すでに存在していて、コミュニティとしてもすでに持っています。ならば、なぜ一から作り直すのでしょうか。」
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